pandas取得groupby分組裡最大值所在的行方法

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pandas取得groupby分組裡最大值所在的行方法

如下面這個DataFrame,按照Mt分組，取出Count最大的那行

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Sp':['a','b','c','d','e','f'], 'Mt':['s1', 's1', 's2','s2','s2','s3'], 'Value':[1,2,3,4,5,6], 'Count':[3,2,5,10,10,6]})

df

CountMtSpValue0#3s1a1#12s1b225s234##56

		##c	3
10	s2	d	4
10	s2	e	##5

s3f6

#方法1：在分組中篩選出Count最大的行

#Count#ValueMts103#s1a1s2310s2d10

df.groupby('Mt').apply(lambda t: t[t.Count==t.Count.max()])
				Mt	Sp
			##4		4

s2

e5

s3

5

6

s3

f

#6方法2：用transform取得原始dataframe的index，然後過濾出需要的行##

Mt
s1 3
s2 10
s3 6
Name: Count, dtype: int64
0 3
1 3
2 10
3 10
4 10
5 6
dtype: int64
0 True
1 False
2 False
3 True
4 True
5 True
dtype: bool

CountMt3##a 1310s2s2

				# print df.groupby(['Mt'])['Count'].agg(max) idx=df.groupby(['Mt'])['Count'].transform(max) print idx idx1 = idx == df['Count'] print idx1 df[idx1]
##Sp	Value			0
s1
##d	4		4	10

e

#5

5

6

s3

f

6

#上面的方法都有個問題是3、4行的值都是最大值，這樣回傳了多行，如果只要回傳一行呢？ ##MtSpValue03s1a1310#s2#d

方法3：idmax（舊版pandas是argmax）		# idx = df.groupby('Mt')['Count'].idxmax() print idx		df.iloc[idx] Mt s1 0 s2 3 s3 5 Name: Count, dtype: int64
			Count

##4

5

6

s3f

df.iloc[df.groupby(['Mt']).apply(lambda x: x['Count'].idxmax())]

#MtSpValue#031##d

##6
			##s1	a
	3	10	s2	##4

5

6

s3

#f

6

##

def using_apply(df):
 return (df.groupby('Mt').apply(lambda subf: subf['Value'][subf['Count'].idxmax()]))

def using_idxmax_loc(df):
 idx = df.groupby('Mt')['Count'].idxmax()
 return df.loc[idx, ['Mt', 'Value']]

print using_apply(df)

using_idxmax_loc(df)

Mt
s1 1
s2 4
s3 6
dtype: int64

##Mt#0

Value

s1

#1

3

s2

4

#5##s3#

df.sort('Count', ascending=False).groupby('Mt', as_index=False).first()

#MtCount##MtCountSpValue0s1##3

6			方法4:先排好序，然後每組取第一個

#a

1

1

s210

##d

4

2

s3

6######f######6################################### ###那問題又來了，如果不是要取出最大值所在的行，例如要中間值所在的那行呢？ ######思路還是類似，可能具體寫法上要做一些修改，例如方法1和2要修改max演算法，方法3要自己實作一個回index的方法。不管怎樣，groupby之後，每個分組都是一個dataframe。 ######相關推薦：############pandas dataframe實作行列選擇與切片操作############Python 資料處理庫pandas 入門### #####################

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